2025年人工智能多领域变革推演，你可以不会，但是不能不知道
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2023年可以是说是AI生成图像之年，2024年则可以说是生成视频之年，那么2025 年呢？
生成虚拟世界呢？
去年2 月，谷歌 DeepMind 发布的 Genie 生成模型，能将静态图像转换为玩家可互动的横向滚动 2D 平台游戏。12 月推出的 Genie 2 更是强大，可将初始图像旋转成整个虚拟世界。人工智能初创公司 Decart 和 Etched 公布了非官方的 Minecraft 破解版，游戏每一帧都能即时生成。由李飞飞共同创办的 World Labs 正在构建大型世界模型（LWM），其在视频游戏领域的应用前景广阔。这些技术不仅能催生出全新类型的游戏，还能用于训练机器人。通过建立无数虚拟世界，让虚拟机器人在其中反复试验学习，弥补机器人研究人员在现实世界场景数据方面的不足，开发空间智能。
大型语言模型迈向 “推理” 时代？
当 OpenAI 在去年9 月发布 o1 时，引入了大型语言模型工作方式的新范式，两个月后的 o3 更是在各方面推动了这一范式的发展。此前，大多数模型包括 GPT - 4，通常给出想到的第一个答案，准确性难以保证。而 OpenAI 的新模型经过训练，能逐步解决问题，将棘手问题分解为一系列更简单的问题，尝试不同方法，这种 “推理” 技术大大提高了模型在数学、物理和逻辑问题上的准确性。
去年 12 月，谷歌 DeepMind 发布的实验性新型网络浏览代理 Mariner，就展现出了这种 “推理” 能力。谷歌 DeepMind 的产品经理 Megha Goel 让 Mariner 帮忙找一份圣诞饼干食谱，并按食谱把配料添加到在线购物篮中。Mariner 在网上找到食谱后，开始添加配料，可到了选面粉这一步却停住了。因为面粉种类繁多，有普通面粉、全麦面粉、低筋面粉、高筋面粉等等，它不知道该选哪种。
但 Mariner 没有直接放弃，而是展现出类似人类思考的 “推理” 过程。它在聊天窗口中告诉Megha Goel，自己将使用浏览器的 “返回” 按钮，回到食谱页面去确认面粉的具体类型。这看似简单的操作，对没有自主思考能力的普通程序来说，却十分困难。就好比让一个没有方向感的人在复杂迷宫里找到出口。但 Mariner 成功做到了，它回到食谱确认了面粉类型，然后顺利完成了添加面粉的任务，你说神不神奇？Google DeepMind 还在构建采用循序渐进方法解决问题的 Gemini 2.0 Flash Thinking。众多公司都在紧跟步伐，预计 2025 年关于推理技术的讨论将更加热烈。
人工智能助力科学发现迎来繁荣？
人工智能在科学领域的应用正呈现出蓬勃发展的态势。去年 10 月，谷歌 DeepMind 的 Demis Hassabis 和 John M. Jumper 因开发解决蛋白质折叠问题的 AlphaFold 工具，以及 David Baker 开发有助于设计新蛋白质的工具，共同荣获诺贝尔化学奖，这充分证明了人工智能在科学发现方面的巨大潜力。
预计 2025 年，这一趋势将持续。更多专门用于科学发现的数据集和模型会不断涌现。蛋白质领域丰富的现有数据集为人工智能模型训练提供了良好基础，而材料科学正成为新的潜在热点。Meta 发布的海量数据集和模型，以及 Hugging Face 与初创公司 Entalpic 合作推出的 LeMaterial 开源项目，都在助力科学家利用人工智能更快地发现新材料。OpenAI 让科学家测试其最新的 o1 模型，也取得了令人鼓舞的结果。未来，人工智能有望成为 “执行生物学家所有任务的虚拟生物学家”，而 2025 年或许将朝着这一目标迈出重要一步。
人工智能与国家安全联系愈发紧密？
人工智能公司若将工具用于边境监视、情报收集等国家安全任务，将获得丰厚收益。美国军方启动了一系列计划，如复制器计划，受乌克兰战争启发，承诺在小型无人机上投入 10 亿美元；还有人工智能快速能力小组，将人工智能引入战场决策、后勤等各个领域。欧洲因担心特朗普政府削减对乌克兰的支出，也面临增加技术投资的压力。
到 2025 年，这些趋势将继续为 Palantir、Anduril 等国防科技公司带来发展机遇，它们利用机密军事数据训练人工智能模型。国防工业的雄厚财力也吸引了主流人工智能公司，OpenAI 于 12 月宣布与 Anduril 合作开展击落无人机的计划，转变了不与军方合作的政策。其他人工智能竞争对手为了考虑收入问题，也越来越倾向于争取五角大楼合同。在这一过程中，各公司将面临从事国防项目是否与自身价值观矛盾的问题？
也许这些人工智能方面只是一些我们所知道的发展，但是那些不太了解的领域又在发生了什么呢？人工智能的发展趋势是一种不可逆的趋势，即使我们暂时还用不到，但也不可放任不管，应更多关注和了解学习，不要等到变天的那一刻，才悔恨所知甚少。
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